The Relationship of Knee-Extensor Strength and Rate of Torque Development to Sit-to-Stand Performance in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the association of knee-extensor strength and power to performance in the 30-second sit-to-stand test (30sSTS) in healthy older adults. METHOD: In a cross-sectional study of 29 healthy older adults aged 60-82 years (12 male, 17 female), hierarchical regression was used to determine the relationship of knee-extensor concentric and eccentric strength, peak rate of torque development (peak RTD) using isokinetic dynamometry, and momentum variables with the number of sit-to-stand repetitions completed in 30 seconds (30sSTSreps). RESULTS: Concentric (180°/s) and eccentric (90°/s) knee-extensor strength were significant independent predictors of 30sSTSreps after controlling for physical activity level, height and weight (adjusted R (2)=0.425, p=0.004; adjusted R (2)=0.427, p=0.004 respectively), as was concentric (90°/s) knee-extensor peak RTD (adjusted R (2)=0.424, p=0.004). Peak linear vertical momentum (PLVM) (adjusted R (2)=0.615, p<0.001) accounted for 36% of the variance. CONCLUSIONS: Generation of PLVM is an important predictor of 30sSTSreps; knee-extensor concentric and eccentric strength and power are associated with improved performance in this common functional task. Focusing on these parameters in exercise interventions may improve functional performance and give insight into specific factors related to success on the test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».